The Effect of a Proposed Strategy Based on the Integration of Prompt Engineering and Probing Questions on the Level of Cognitive Outcome of Models and Theories of Technology Acceptance and Diffusion among Female Graduate Students
Keywords:
Prompt Engineering, Probing Questions, Cognitive Outcome, Models and Theories of Technology Acceptance and Diffusion
Abstract
The study aimed to verify the effect of a proposed strategy based on the integration between prompt engineering and probing questions on the level of cognitive outcome of models and theories of technology acceptance and diffusion among female graduate students. To achieve the study's objectives, a descriptive-analytical approach, and an experimental approach with a quasi-experimental design based on a single-group were followed. The study sample consisted of (9) female students. The study materials and tool included a proposed strategy based on the integration of prompt engineering and probing questions, a prompt engineering guide for the Gemini model, a set of probing questions, and a cognitive outcome test on models and theories of technology acceptance and diffusion. The study concluded that there is a positive effect of using the proposed strategy based on the integration between prompt engineering and probing questions on the level of cognitive outcome of models and theories of technology acceptance and diffusion among female graduate students. The study presented a number of recommendations, and the most notably are creating a course called (Models and Theories of Technology Acceptance and Diffusion) and including the activities of the courses in graduate programs on prompt engineering for artificial intelligence models.
References
1. أبو هاشم. السيد محمد (2003). الدليل الاحصائي في تحليل البيانات باستخدام (SPSS)، مكتبة الرشد.
2. أحمد، رجاء علي. (2022). التفاعل بين نمط المناقشات الإلكترونية (الموجهة/ الجدلية) ومستوى تقديم الأسئلة السابرة (التبريرية/التركيزية) وأثـره في خفض التجـول العقلي وتحسين الرشاقة المعرفية لدى طلاب تكنولوجيا التعليم. المجلة الدولية للتعليم الإلكتروني، 7(1)، 231-327.
3. الأحول، أحمد سعيد. (2023). أثر استخدام الأسئلة السابرة في تنمية مهارات الفهم القرائي والمحادثة الشفوية لدى تلاميذ المرحلة الابتدائية. المجلة العربية للتربية النوعية، 25، 335-364.
4. الثبيتي، ريم ضيف الله، والحربي، عبد الله بن عواد. (2023). واقع ممارسات معلمات الرياضيات للأسئلة السابرة في المرحلة الابتدائية. مجلة بحوث، جامعة عين شمس، 3(8)، 59-77.
5. الحارثي، حصه حسن. (2023). أثر الأسئلة السابرة في تنمية التفكير التأملي في مقرر العلوم لدى طالبات الصف الأول المتوسط في مدينة مكة المكرمة. دراسات عربية في التربية وعلم النفس، 146، 53-76.
6. الخليفة، هند سليمان. (2023). مقدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي. مجموعة إيوان البحثية.
7. الذنيبات، بكر، والذنيبات، أحمد. (2020). الحصيلة المعرفية في مجال اللياقة البدنية لدى طلبة كلية علوم الرياضة في جامعة مؤتة. مجلة جامعة النجاح للأبحاث- العلوم الإنسانية، 34(4)، 643-660.
8. سدايا. (2023). سلسلة الذكاء الاصطناعي التوليدي (2)، الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم، المركز الإعلامي، مركز المعرفة، إصدارات سدايا. استرجع في 14 يوليو، 2024، من الرابط https://sdaia.gov.sa/ar/MediaCenter/KnowledgeCenter/ResearchLibrary/GenAIE.pdf
9. السيد، سحر محمد. (2023). فاعلية المناقشات القائمة على الأسئلة السابرة ببيئة التعلُّم الإلكترونية لتنمية التحصيل والكفاءة الذاتية لدى طلاب تكنولوجيا التعليم. مجلة تكنولوجيا التعليم، الجمعية المصرية لتكنولوجيا التعليم، 33(3)، 71-134.
10. شعلان، معن أحمد، الزغيلات، مهند عودة، والمدانات، أمجد نجيب. (2023). أثر استخدام التعلم الإلكتروني عن بعد في تحسين مستوى الحصيلة المعرفية في مساق الإصابات الرياضية لدى طلبة كلية علوم الرياضة في جامعة مؤتة. مجلة دراسات-العلوم التربوية، 50(4)، 387-399.
11. صالح، محمود مصطفى. (2021). أنماط الأسئلة السابرة ببيئة تعلم قائمة على المناقشات الالكترونية وأثرها على تنمية التحصيل والتفكير التحليلي لدى طلاب الشعب العلمية بالدراسات العليا. المجلة الدولية للتعليم الإلكتروني، 4(1)، 447-536.
12. العاني، محمد ماجد، شبيب، ابراهيم حمد، وخلف، عنتر عبد الله. (2024). أثر استعمال استراتيجية الاسئلة السابرة في تحصيل مادة قواعد اللغة العربية لدى طلاب الصف الثاني المتوسط. مجلة نسق، 42(15)، 530-548.
13. عبد الصمد، أسماء السيد، وأحمد، كريمة محمود. (2020). التفاعل بين نمط الأسئلة السابرة وأنشطة التعلُّم ببيئة المناقشات الإلكترونية لتنمية التحصيل والوعي بمهارات القرن الحادي والعشرين لدى الطالب المعلم بكلية التعليم الصناعي. المجلة العلمية المحكمة للجمعية المصرية للكمبيوتر التعليمي، 8(1)، 521-588.
14. الكلباني، سعيد محمد. (2023). تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم ChatGPT أنموذجًا. كنوز المعرفة.
15. المجالي، ليث عبد الوهاب.2021) ). الحصيلة المعرفية في فسيولوجيا الجهد البدني لدى مدربي كرة القدم في الأردن [رسالة ماجستير منشورة، جامعة مؤتة]. قاعدة بيانات المنظومة.
16. Alrajhi, A. S. (2024). Artificial intelligence pedagogical chatbots as L2 conversational agents. Cogent Education, 11(1), 1-18.
17. Alshammari, S., & Rosli, M. (2020). A Review of Technology Acceptance Models and Theories. Innovative Teaching and Learning Journal, 4(2), 12–22.
18. Annuš, N. (2024). Gemini x ChatGPT: A discussion of two Chatbots about Artificial Intelligence in the Education. International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering Researches, 8(2), 91–101.
19. Ashcroft, C., & Whitaker, K. (2024). Evaluation of domain-specific prompt engineering attacks on large language models. Authorea Preprints. DOI: 10.22541/au.172252453.36267312/v1
20. Baytak, A. (2024). The Content Analysis of the Lesson Plans Created by ChatGPT and Google Gemini. Research in Social Sciences and Technology, 9(1), 329-350.
21. Bilge, H. (2024). Comparison of the Texts Selected from a Turkish Textbook and the Texts Produced by Artificial Intelligence Chatbots in Terms of Vocabulary. Artificial Intelligence in Educational Research, 1(1), 1–16.
22. Bin Akhtar, Z. (2024). From bard to Gemini: An investigative exploration journey through Google’s evolution in conversational AI and generative AI. Computing and Artificial Intelligence, 2(1), 1-21.
23. Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Retrieved October 5, 2024, from https://www.utstat.toronto.edu/~brunner/oldclass/378f16/readings/CohenPower.pdf
24. Desmond, M., & Brachman, M. (2024). Exploring Prompt Engineering Practices in the Enterprise. Computer Science, Human-Computer Interaction. https://arxiv.org/pdf/2403.08950
25. Duong, T., & Suppasetseree, S. (2024). The Effects of an Artificial Intelligence Voice Chatbot on Improving Vietnamese Undergraduate Students’ English Speaking Skills. International Journal of Learning, Teaching and Educational Research, 3, 293-321.
26. García De Blanes Sebastián, M., Artonovica, A., & Sarmiento Guede, J. R. (2022). Why do users accept the information technology? Description and use of theories and models of their acceptance. HUMAN REVIEW. International Humanities Review / Revista Internacional De Humanidades, 15(7), 1–15.
27. Imran, M., Almusharraf, N. (2024). Google Gemini as a next generation AI educational tool: a review of emerging educational technology. Smart Learn. Environ. 11(22), 1-8.
28. Ji, H., Han, I., & Ko, Y. (2022). A Systematic Review of Conversational AI in Language Education: Focusing on the Collaboration with Human Teachers. Journal of Research on Technology in Education, 55(1), 48-63.
29. Kalota, F. (2024). A Primer on Generative Artificial Intelligence. Educ. Sci., 14, 1-15.
30. Karlsson, S., Farah, M., & Hassan, F. (2024). Evaluating large language models’ capability to generate algorithmic code using prompt engineering (Dissertation). Retrieved August 13, 2024, from https://his.diva-portal.org/smash/get/diva2:1883138/FULLTEXT01.pdf
31. Knoth, N., Tolzin, A., Janson, A., & Leimeister, J. (2024). AI literacy and its implications for prompt engineering strategies. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 1-14.
32. Kurtz, G., Amzalag, M., Shaked, N., Zaguri, Y., Kohen-Vacs, D., Gal, E., Zailer, G., & Barak-Medina, E. (2024). Strategies for Integrating Generative AI into Higher Education: Navigating Challenges and Leveraging Opportunities. Educ. Sci. 14, 1-11.
33. Luzano, J. (2024). Pedagogical Influence of an AI Chatbot Gemini in Mathematics Education. International Journal of Academic Pedagogical Research (IJAPR), 8(4), 107-112.
34. Magrill, J., & Magrill, B. (2024). Preparing Educators and Students at Higher Education Institutions for an AI-Driven World. Teaching and Learning Inquiry, 12, 1-9.
35. Mohammed, D. (2024). The Effect of Probe Thinking Strategy (Application of Principles) on Acquisition of Some Basic Offensive Skills in Handball. Cihan University-Erbil Journal of Humanities and Social Sciences, 8(1), 1-6.
36. Momani, A. M., Jamous, M. M., & Hilles, S. M. (2017). Technology acceptance theories: Review and classification. International Journal of Cyber Behavior, Psychology and Learning (IJCBPL), 7(2), 1-14.
37. Nemt-allah, M., & Darwesh, A. (2024). Fostering Flexible Minds: The Effect of Probing Questions in Enhancing Divergent Thinking in Geography. Palestine Ahliya University Journal for Research and Studies, 3(2), 45-57.
38. Nyimbili, L., & Moses, C. (2023). A Review of Technology Acceptance and Adoption Models and Theories. International Journal for Multidisciplinary Research, 5(6), 1-10.
39. Rane, N. (2024). Enhancing the Quality of Teaching and Learning through ChatGPT and Similar Large Language Models: Challenges, Future Prospects, and Ethical Considerations in Education. TESOL and Technology Studies, 5(1), 1-6.
40. Salmassi, A. R. N., Kazemi, M., Mehraeen, M., & Malekzadeh, G. (2022). A review of most applicable theories and models of technology acceptance. International Journal of Health Sciences, 6(S7), 6022–6032.
41. Supriyadi, E. (2024). Exploring Google Bard’s (Gemini) Role in Enhancing Research Articles in Computational Thinking and Mathematics Education. Papanda Journal of Mathematics and Science Research, 3(1), 28–37.
42. Taherdoost, H. (2018). A Review of Technology Acceptance and Adoption Models and Theories. Procedia Manufacturing, 22, 960-967.
43. Trad, F., Chehab, A. (2024). Prompt Engineering or Fine-Tuning? A Case Study on Phishing Detection with Large Language Models. Machine Learning and Knowledge Extraction, 6(1), 367-384.
44. Yan, W., Nakajima, T., & Sawada, R. (2024). Benefits and Challenges of Collaboration between Students and Conversational Generative Artificial Intelligence in Programming Learning: An Empirical Case Study. Educ. Sci., 14, 1-20.
2. أحمد، رجاء علي. (2022). التفاعل بين نمط المناقشات الإلكترونية (الموجهة/ الجدلية) ومستوى تقديم الأسئلة السابرة (التبريرية/التركيزية) وأثـره في خفض التجـول العقلي وتحسين الرشاقة المعرفية لدى طلاب تكنولوجيا التعليم. المجلة الدولية للتعليم الإلكتروني، 7(1)، 231-327.
3. الأحول، أحمد سعيد. (2023). أثر استخدام الأسئلة السابرة في تنمية مهارات الفهم القرائي والمحادثة الشفوية لدى تلاميذ المرحلة الابتدائية. المجلة العربية للتربية النوعية، 25، 335-364.
4. الثبيتي، ريم ضيف الله، والحربي، عبد الله بن عواد. (2023). واقع ممارسات معلمات الرياضيات للأسئلة السابرة في المرحلة الابتدائية. مجلة بحوث، جامعة عين شمس، 3(8)، 59-77.
5. الحارثي، حصه حسن. (2023). أثر الأسئلة السابرة في تنمية التفكير التأملي في مقرر العلوم لدى طالبات الصف الأول المتوسط في مدينة مكة المكرمة. دراسات عربية في التربية وعلم النفس، 146، 53-76.
6. الخليفة، هند سليمان. (2023). مقدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي. مجموعة إيوان البحثية.
7. الذنيبات، بكر، والذنيبات، أحمد. (2020). الحصيلة المعرفية في مجال اللياقة البدنية لدى طلبة كلية علوم الرياضة في جامعة مؤتة. مجلة جامعة النجاح للأبحاث- العلوم الإنسانية، 34(4)، 643-660.
8. سدايا. (2023). سلسلة الذكاء الاصطناعي التوليدي (2)، الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم، المركز الإعلامي، مركز المعرفة، إصدارات سدايا. استرجع في 14 يوليو، 2024، من الرابط https://sdaia.gov.sa/ar/MediaCenter/KnowledgeCenter/ResearchLibrary/GenAIE.pdf
9. السيد، سحر محمد. (2023). فاعلية المناقشات القائمة على الأسئلة السابرة ببيئة التعلُّم الإلكترونية لتنمية التحصيل والكفاءة الذاتية لدى طلاب تكنولوجيا التعليم. مجلة تكنولوجيا التعليم، الجمعية المصرية لتكنولوجيا التعليم، 33(3)، 71-134.
10. شعلان، معن أحمد، الزغيلات، مهند عودة، والمدانات، أمجد نجيب. (2023). أثر استخدام التعلم الإلكتروني عن بعد في تحسين مستوى الحصيلة المعرفية في مساق الإصابات الرياضية لدى طلبة كلية علوم الرياضة في جامعة مؤتة. مجلة دراسات-العلوم التربوية، 50(4)، 387-399.
11. صالح، محمود مصطفى. (2021). أنماط الأسئلة السابرة ببيئة تعلم قائمة على المناقشات الالكترونية وأثرها على تنمية التحصيل والتفكير التحليلي لدى طلاب الشعب العلمية بالدراسات العليا. المجلة الدولية للتعليم الإلكتروني، 4(1)، 447-536.
12. العاني، محمد ماجد، شبيب، ابراهيم حمد، وخلف، عنتر عبد الله. (2024). أثر استعمال استراتيجية الاسئلة السابرة في تحصيل مادة قواعد اللغة العربية لدى طلاب الصف الثاني المتوسط. مجلة نسق، 42(15)، 530-548.
13. عبد الصمد، أسماء السيد، وأحمد، كريمة محمود. (2020). التفاعل بين نمط الأسئلة السابرة وأنشطة التعلُّم ببيئة المناقشات الإلكترونية لتنمية التحصيل والوعي بمهارات القرن الحادي والعشرين لدى الطالب المعلم بكلية التعليم الصناعي. المجلة العلمية المحكمة للجمعية المصرية للكمبيوتر التعليمي، 8(1)، 521-588.
14. الكلباني، سعيد محمد. (2023). تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم ChatGPT أنموذجًا. كنوز المعرفة.
15. المجالي، ليث عبد الوهاب.2021) ). الحصيلة المعرفية في فسيولوجيا الجهد البدني لدى مدربي كرة القدم في الأردن [رسالة ماجستير منشورة، جامعة مؤتة]. قاعدة بيانات المنظومة.
16. Alrajhi, A. S. (2024). Artificial intelligence pedagogical chatbots as L2 conversational agents. Cogent Education, 11(1), 1-18.
17. Alshammari, S., & Rosli, M. (2020). A Review of Technology Acceptance Models and Theories. Innovative Teaching and Learning Journal, 4(2), 12–22.
18. Annuš, N. (2024). Gemini x ChatGPT: A discussion of two Chatbots about Artificial Intelligence in the Education. International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering Researches, 8(2), 91–101.
19. Ashcroft, C., & Whitaker, K. (2024). Evaluation of domain-specific prompt engineering attacks on large language models. Authorea Preprints. DOI: 10.22541/au.172252453.36267312/v1
20. Baytak, A. (2024). The Content Analysis of the Lesson Plans Created by ChatGPT and Google Gemini. Research in Social Sciences and Technology, 9(1), 329-350.
21. Bilge, H. (2024). Comparison of the Texts Selected from a Turkish Textbook and the Texts Produced by Artificial Intelligence Chatbots in Terms of Vocabulary. Artificial Intelligence in Educational Research, 1(1), 1–16.
22. Bin Akhtar, Z. (2024). From bard to Gemini: An investigative exploration journey through Google’s evolution in conversational AI and generative AI. Computing and Artificial Intelligence, 2(1), 1-21.
23. Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Retrieved October 5, 2024, from https://www.utstat.toronto.edu/~brunner/oldclass/378f16/readings/CohenPower.pdf
24. Desmond, M., & Brachman, M. (2024). Exploring Prompt Engineering Practices in the Enterprise. Computer Science, Human-Computer Interaction. https://arxiv.org/pdf/2403.08950
25. Duong, T., & Suppasetseree, S. (2024). The Effects of an Artificial Intelligence Voice Chatbot on Improving Vietnamese Undergraduate Students’ English Speaking Skills. International Journal of Learning, Teaching and Educational Research, 3, 293-321.
26. García De Blanes Sebastián, M., Artonovica, A., & Sarmiento Guede, J. R. (2022). Why do users accept the information technology? Description and use of theories and models of their acceptance. HUMAN REVIEW. International Humanities Review / Revista Internacional De Humanidades, 15(7), 1–15.
27. Imran, M., Almusharraf, N. (2024). Google Gemini as a next generation AI educational tool: a review of emerging educational technology. Smart Learn. Environ. 11(22), 1-8.
28. Ji, H., Han, I., & Ko, Y. (2022). A Systematic Review of Conversational AI in Language Education: Focusing on the Collaboration with Human Teachers. Journal of Research on Technology in Education, 55(1), 48-63.
29. Kalota, F. (2024). A Primer on Generative Artificial Intelligence. Educ. Sci., 14, 1-15.
30. Karlsson, S., Farah, M., & Hassan, F. (2024). Evaluating large language models’ capability to generate algorithmic code using prompt engineering (Dissertation). Retrieved August 13, 2024, from https://his.diva-portal.org/smash/get/diva2:1883138/FULLTEXT01.pdf
31. Knoth, N., Tolzin, A., Janson, A., & Leimeister, J. (2024). AI literacy and its implications for prompt engineering strategies. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 1-14.
32. Kurtz, G., Amzalag, M., Shaked, N., Zaguri, Y., Kohen-Vacs, D., Gal, E., Zailer, G., & Barak-Medina, E. (2024). Strategies for Integrating Generative AI into Higher Education: Navigating Challenges and Leveraging Opportunities. Educ. Sci. 14, 1-11.
33. Luzano, J. (2024). Pedagogical Influence of an AI Chatbot Gemini in Mathematics Education. International Journal of Academic Pedagogical Research (IJAPR), 8(4), 107-112.
34. Magrill, J., & Magrill, B. (2024). Preparing Educators and Students at Higher Education Institutions for an AI-Driven World. Teaching and Learning Inquiry, 12, 1-9.
35. Mohammed, D. (2024). The Effect of Probe Thinking Strategy (Application of Principles) on Acquisition of Some Basic Offensive Skills in Handball. Cihan University-Erbil Journal of Humanities and Social Sciences, 8(1), 1-6.
36. Momani, A. M., Jamous, M. M., & Hilles, S. M. (2017). Technology acceptance theories: Review and classification. International Journal of Cyber Behavior, Psychology and Learning (IJCBPL), 7(2), 1-14.
37. Nemt-allah, M., & Darwesh, A. (2024). Fostering Flexible Minds: The Effect of Probing Questions in Enhancing Divergent Thinking in Geography. Palestine Ahliya University Journal for Research and Studies, 3(2), 45-57.
38. Nyimbili, L., & Moses, C. (2023). A Review of Technology Acceptance and Adoption Models and Theories. International Journal for Multidisciplinary Research, 5(6), 1-10.
39. Rane, N. (2024). Enhancing the Quality of Teaching and Learning through ChatGPT and Similar Large Language Models: Challenges, Future Prospects, and Ethical Considerations in Education. TESOL and Technology Studies, 5(1), 1-6.
40. Salmassi, A. R. N., Kazemi, M., Mehraeen, M., & Malekzadeh, G. (2022). A review of most applicable theories and models of technology acceptance. International Journal of Health Sciences, 6(S7), 6022–6032.
41. Supriyadi, E. (2024). Exploring Google Bard’s (Gemini) Role in Enhancing Research Articles in Computational Thinking and Mathematics Education. Papanda Journal of Mathematics and Science Research, 3(1), 28–37.
42. Taherdoost, H. (2018). A Review of Technology Acceptance and Adoption Models and Theories. Procedia Manufacturing, 22, 960-967.
43. Trad, F., Chehab, A. (2024). Prompt Engineering or Fine-Tuning? A Case Study on Phishing Detection with Large Language Models. Machine Learning and Knowledge Extraction, 6(1), 367-384.
44. Yan, W., Nakajima, T., & Sawada, R. (2024). Benefits and Challenges of Collaboration between Students and Conversational Generative Artificial Intelligence in Programming Learning: An Empirical Case Study. Educ. Sci., 14, 1-20.
Published
2024-10-10
How to Cite
Dr. Eman Fahad Fayez Al-Sharif. (2024). The Effect of a Proposed Strategy Based on the Integration of Prompt Engineering and Probing Questions on the Level of Cognitive Outcome of Models and Theories of Technology Acceptance and Diffusion among Female Graduate Students. Journal of Arts, Literature, Humanities and Social Sciences, (113), 468-500. https://doi.org/10.33193/JALHSS.113.2024.1265
Issue
Section
المقالات
Copyright (c) 2024 د. إيمان بنت فهد بن فايز الشريف
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
